ResourceApplyProximalAdagrad

パブリック最終クラスResourceApplyProximalAdagrad

Adagrad 学習率の FOBOS に従って「*var」と「*accum」を更新します。

accum += grad grad prox_v = var - lr grad (1 / sqrt(accum)) var =sign(prox_v)/(1+lr l2) max{|prox_v|-lr l1,0}

ネストされたクラス

クラスResourceApplyProximalAdagrad.Options ResourceApplyProximalAdagradのオプションの属性

定数

OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > ResourceApplyProximalAdagrad
create (スコープscope、オペランド<?> var、オペランド<?> accum、オペランド<T> lr、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> grad、オプション... options)
新しい ResourceApplyProximalAdagrad 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的ResourceApplyProximalAdagrad.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ResourceApplyProximalAdagrad"

パブリックメソッド

public static ResourceApplyProximalAdagrad create (スコープscope、オペランド<?> var、オペランド<?> accum、オペランド<T> lr、オペランド<T> l1、オペランド<T> l2、オペランド<T> grad、オプション... options)

新しい ResourceApplyProximalAdagrad 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
蓄積Variable() から取得する必要があります。
lrスケーリング係数。スカラーでなければなりません。
l1 L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2 L2 正則化。スカラーでなければなりません。
卒業生グラデーション。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • ResourceApplyProximalAdagrad の新しいインスタンス

public static ResourceApplyProximalAdagrad.Options useLocking (Boolean useLocking)

パラメーター
使用ロックTrue の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。